一种基于Fisher投影计算权重的模糊SVM模型

• 作者: 陈志军
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊支持向量机 模糊权重 Fisher投影 线性判别分析 泛化能力
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.05.041

摘要

针对模糊支持向量机模型,提出一种基于Fisher投影的模糊权重赋值方法.首先将原始样本通过Fisher线性判别分析(LDA)投影到一维空间,然后根据投影点的分布计算原始样本的模糊权重.算法在低维空间中可以更好地对离群点和噪声样本进行检测,从而可以更好地计算模糊权重,提高分类器的泛化能力.在UCI标准数据集与ORL人脸数据库上的实验表明,基于提出的Fisher投影模糊权重赋值方法的模糊支持向量机算法具有更高的精度.